Sei que essa pode ser uma questão potencialmente ampla, mas fiquei imaginando se existem suposições generalizáveis que indicam o uso de um GAM (modelo aditivo generalizado) sobre um GLM (modelo linear generalizado)? Alguém me disse recentemente que os GAMs devem ser usados apenas quando eu...
Atualmente, estou trabalhando em um problema no qual temos um pequeno conjunto de dados e estamos interessados no efeito causal de um tratamento no resultado. Meu orientador me instruiu a realizar uma regressão univariada em cada preditor com o resultado como resposta e, em seguida, a atribuição...
A pergunta é direta: é apropriado usar a regressão linear quando Y é limitado e discreto (por exemplo, a pontuação do teste 1 ~ 100, algum ranking predefinido 1 ~ 17)? Nesse caso, "não é bom" usar regressão linear ou é totalmente errado
Em Kahneman e Deaton (2010) † , os autores escrevem o seguinte:††^\dagger Essa regressão explica 37% da variância, com um erro quadrático médio da raiz (RMSE) de 0,67852. Para eliminar discrepâncias e relatórios de renda implausíveis, retiramos observações nas quais o valor absoluto da diferença...
Quando você tenderia a usar as curvas ROC sobre outros testes para determinar a capacidade preditiva de alguma medida em um resultado? Ao lidar com resultados discretos (vivo / morto, presente / ausente), o que torna as curvas ROC mais ou menos poderosas do que algo como um
Eu herdei alguns códigos de análise de dados que, como não economista, estou lutando para entender. Um modelo executa uma regressão de variáveis instrumentais com o seguinte comando Stata ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv) Este conjunto de dados é um painel com...
Estou ajustando uma regressão linear regularizada por L1 a um conjunto de dados muito grande (com n >> p.) As variáveis são conhecidas antecipadamente, mas as observações chegam em pequenos pedaços. Eu gostaria de manter o ajuste do laço após cada pedaço. Obviamente, posso reorganizar todo...
Existem bons papéis ou livros que tratam do uso da descida de coordenadas para L1 (laço) e / ou regularização líquida elástica para problemas de regressão
SVMs para classificação fazem sentido intuitivamente para mim: eu entendo como minimizar ||θ||2||θ||2||\theta||^2 produz a margem máxima. No entanto, não entendo esse objetivo no contexto de regressão. Vários textos ( aqui e aqui ) descrevem isso como maximização da "planicidade". Por que queremos...
Parece que você pode usar a codificação para uma variável categórica, mas eu tenho duas variáveis categóricas e uma variável preditora contínua. Posso usar regressão múltipla para isso no SPSS? Em caso afirmativo, como?
Eu gostaria de colocar esta questão em duas partes. Ambos lidam com um modelo linear generalizado, mas o primeiro trata da seleção de modelos e o outro trata da regularização. Antecedentes: Utilizo modelos GLMs (linear, logístico, regressão gama) para previsão e descrição. Quando me refiro às "...
Digamos que é uma função linear de x e um dummy d . Minha hipótese é que d em si é como um índice hedonista de um vector de outras variáveis, Z . Eu tenho suporte para isso em um M A N O V A de Z (ou seja, z 1 , z 2 , ..., z n ) em d . Existe alguma maneira de testar a equivalência desses dois...
O ponto principal da AIC ou de qualquer outro critério de informação é que menos é melhor. Portanto, se eu tiver dois modelos M1: y = a0 + XA + e e M2: y = b0 + ZB + u, e se o AIC do primeiro (A1) for menor que o do segundo (A2), então M1 terá um melhor ajuste do ponto de vista da teoria da...
From Econometrics , by Fumio Hayashi (Chpt 1): Homoscedasticidade incondicional: O segundo momento dos termos de erro E (εᵢ²) é constante nas observações A forma funcional E (εᵢ² | xi) é constante nas observações Homoscedasticidade condicional: A restrição de que o segundo momento dos termos...
Atualmente, estou usando a análise de componentes principais para selecionar variáveis a serem usadas na modelagem. No momento, faço as medições A, B e C em meus experimentos - O que realmente quero saber é: Posso fazer menos medições e parar de gravar C e ou B para economizar tempo e esforço?...
Alguém sabe o significado de efeitos parciais médios? O que exatamente é e como posso calculá-los? Aqui está uma referência que pode
Estou muito interessado no potencial da análise estatística para simulação / previsão / estimativa de funções, etc. No entanto, eu não sei muito sobre isso e meu conhecimento matemático ainda é bastante limitado - eu sou um estudante de graduação em engenharia de software. Estou procurando um...
Gostaria de saber quais são as diferenças entre o teste t e a ANOVA na regressão linear? É um teste t para testar se alguma das pistas e interceptação tem média zero, enquanto a ANOVA para testar se todas as pistas têm média zero? Essa é a única diferença entre eles? Na regressão linear simples,...
Se o Hosmer-Lemeshow indicar uma falta de ajuste, mas o AIC for o mais baixo entre todos os modelos ... você ainda deve usar o modelo? Se eu excluir uma variável, a estatística Hosmer-Lemeshow não é significativa (o que significa que não há falta grave de ajuste). Mas a AIC aumenta. Edit : Eu...
Desculpe se esta é uma pergunta nova; Estou tentando me ensinar estatística pela primeira vez. Acho que tenho o procedimento básico inativo, mas estou lutando para executá-lo com R. Então, eu estou tentando avaliar o significado dos coeficientes de regressão em uma regressão linear múltipla da...